『AI時代の競争力とは「発明力」ではなく「権利化力」である』というリーガルテック株式会社 平井智之 代表取締役CEO のNoteへの投稿を読みました。「そうではないはずだ、そうあっては欲しくない」という気持ちの一方、「そうなってしまうのかもしれない」という感想も持ちました。
『AI時代の競争力とは「発明力」ではなく「権利化力」である』という主張について生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
AI時代の競争力とは「発明力」ではなく「権利化力」である
https://note.com/yutori_jd/n/n64f2293db98d
 
 
In the AI Era, Is Competitiveness About “Patentability Power” Rather Than “Inventive Power”?
I read a post on Note by Tomoyuki Hirai, President and CEO of LegalTech Co., Ltd., titled “In the AI era, competitiveness lies not in ‘inventive power’ but in ‘patentability power.’”
While part of me felt, “That shouldn’t be the case—I hope it isn’t,” I also found myself thinking, “Perhaps that is what it will come to.”
I asked generative AI to take a deeper look into the claim that “In the AI era, competitiveness lies not in ‘inventive power’ but in ‘patentability power.’”
Furthermore, the results were turned into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and therefore may not accurately reflect actual circumstances; they may also contain inaccuracies. Please review the content with this in mind.

最新生成AI であるChatGPT-5.2とGoogle Gemini 3.0の医療分野への応用可能性を生成AI （ChatGPT-5.2とGoogle Gemini 3.0）に深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
Potential Applications of the Latest Generative AI in the Medical Field
I conducted an in-depth exploration, using generative AI itself (ChatGPT-5.2 and Google Gemini 3.0), of the potential applications of the latest generative AI models—ChatGPT-5.2 and Google Gemini 3.0—in the medical field. The results were then converted into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect real-world conditions. They may also contain inaccuracies; therefore, please review and use the information with these limitations in mind.

OpenAIの最新モデルであるGPT-5.2 Thinkingが、AIの経済的価値を測るというOpenAIのAI評価指標「GDPval（Gross Domestic Product valuable tasks）」で専門家に対し70%以上の勝率を記録したことから、専門業務で人間専門家レベルに到達した最先端モデルと評価されています。
この「GDPval」は、従来の学術的テストとは異なり、米国GDPに貢献度の高い9セクター44職種の専門的な知識労働タスク（文書作成や分析など）におけるAIの性能を、人間の専門家とのブラインド比較を通じて測定しています。
この「GDPval」について、生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
“GDPval”: Measuring the Economic Value of AI
OpenAI’s latest model, GPT-5.2 Thinking, has achieved a win rate of over 70% against human experts on OpenAI’s AI evaluation metric known as “GDPval (Gross Domestic Product valuable tasks)”, which is designed to measure the economic value of AI. As a result, it is being evaluated as a state-of-the-art model that has reached human expert–level performance in professional knowledge work.
Unlike conventional academic benchmarks, GDPval measures AI performance through blind comparisons with human experts on professional knowledge-worker tasks—such as document drafting and analysis—across 44 occupations in 9 sectors that make high contributions to U.S. GDP.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of GDPval, and further had the results transformed into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the investigations and analyses conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions; they may also contain inaccuracies. Kindly keep this in mind when referring to the materials.

生成AIが発明や科学的発見を創出する技術的メカニズムと、それが研究開発（R&D）にもたらす戦略的影響について生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
The Mechanisms by Which Generative AI Creates Inventions and Scientific Discoveries
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of the technical mechanisms through which generative AI produces inventions and scientific discoveries, as well as the strategic impact these mechanisms have on research and development (R&D). The results were further converted into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and therefore may not necessarily reflect actual conditions. The content may also contain inaccuracies, so please review and use it with appropriate caution.

著名な免疫学者であるDerya Unutmaz博士は、2025年12月にリリースされたOpenAIのGPT-5.2 Proを、単なるツールではなく「AGI（汎用人工知能）に近いパートナー」と評価し、その創造的な問題解決能力が人間の専門家のそれに匹敵すると論じています。
生成AIに本件について深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
I can confirm this for GPT-5.2 Pro in biomedical research for sure!
“Moreover, we believe GPT-5.2 is the world’s best model for assisting and accelerating scientists.”
https://x.com/DeryaTR_/status/1999232994733699190
 
 
GPT-5.2 Pro as a “Partner Close to AGI (Artificial General Intelligence)”
Renowned immunologist Dr. Derya Unutmaz has described OpenAI’s GPT-5.2 Pro, released in December 2025, not merely as a tool but as a “partner close to AGI (Artificial General Intelligence),” arguing that its creative problem-solving capabilities are comparable to those of human experts.
We asked generative AI to conduct an in-depth analysis of this topic. The results were further transformed into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the findings derived from generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies; readers are advised to consult the material with these limitations in mind.

大規模言語モデル（LLM）は、単なる「次単語予測」マシンだったはずなのに、発明を生み出すまでに急成長しました。なぜ発明を生み出すまでになったのかについては、諸説あるようです。これらの議論を生成AIに調査させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
Large Language Models (LLMs) Are Not Merely “Next-Token Prediction” Machines
Large language models (LLMs) were originally thought to be nothing more than “next-token prediction” machines, yet they have rapidly evolved to the point of generating inventions. There appear to be various theories as to why they have reached the capability of producing inventions. I asked generative AI to investigate these debates, and further had the results turned into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the findings and analyses produced by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual circumstances. They may also contain inaccuracies, so please review them with this in mind.

2025年12月4日にGemini 3 Deep Think（Google DeepMind）がリリースされ、2025年12月11日にChatGPT-5.2 Pro（OpenAI）がリリースされました。
2025年12月12日現在の技術水準に基づき、ChatGPT-5.2 Pro（OpenAI）とGemini 3 Deep Think（Google DeepMind）を比較して、画期的な発明を生むのはどちらか、生成AI （Gemini 3 Deep ThinkとChatGPT-5.2 Pro）に聞いてみました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
Which Is More Likely to Produce Breakthrough Inventions: ChatGPT-5.2 Pro or Gemini 3 Deep Think?
Gemini 3 Deep Think (Google DeepMind) was released on December 4, 2025, followed by the release of ChatGPT-5.2 Pro (OpenAI) on December 11, 2025.
Based on the state of the technology as of December 12, 2025, I compared ChatGPT-5.2 Pro (OpenAI) and Gemini 3 Deep Think (Google DeepMind) and asked generative AI itself which of the two is more likely to produce breakthrough inventions. I then turned the results into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the findings and analyses produced by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies, and readers are advised to keep this in mind when referring to them.

2025年12月11日に、ディズニーがOpenAIに10億ドル（約1500億円）を出資し、動画生成AI「Sora」にミッキーマウスやマーベルなどの主要キャラクター200体以上をライセンス供与するという戦略的提携に関する記事が出ました。
ディズニーの狙いは、生成AIを脅威から共存へと戦略転換し、UGC（ユーザー生成コンテンツ）を公式に取り込むことで、Disney+のエンゲージメント向上と制作コスト効率化を図る点にあり、この提携は、GoogleやMidjourneyなど他のAI企業への法的圧力を強めるための「ライセンス市場の確立」という知財戦略の側面も持っているようです。
生成AIに本件について深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
ディズニー、OpenAIに1500億円出資　動画AI「Sora」にキャラ提供
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN11CN50R11C25A2000000/
 
 
Disney Invests ¥150 Billion in OpenAI, Licenses Characters to Video AI “Sora”
On December 11, 2025, an article reported on a strategic partnership in which Disney invested USD 1 billion (approximately ¥150 billion) in OpenAI and licensed more than 200 of its major characters—including Mickey Mouse and Marvel properties—to the video-generation AI “Sora.”
Disney’s objective appears to be a strategic shift from viewing generative AI as a threat to pursuing coexistence: by officially incorporating UGC (user-generated content), Disney aims to increase engagement on Disney+ while improving production cost efficiency. At the same time, this partnership also seems to carry an intellectual-property strategy dimension—namely, the establishment of a “licensing market”—designed to strengthen legal pressure on other AI companies such as Google and Midjourney.
I asked a generative AI to conduct an in-depth analysis of this development, and the results were further transformed into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect the actual situation; they may also contain inaccuracies. Readers are advised to review the content with these limitations in mind.

OpenAIが2025年12月11日リリースした最新の大規模言語モデル「GPT-5.2」は、長文コンテキスト理解やプロフェッショナルな知識労働タスク、コーディング能力など多方面で性能が大幅に向上したと評価されており、特に企業向けの実用性が強調されています。
ベンチマークでは、ARC-AGI-2 LeaderboardでGemini Deep Thinkを上回る高い評価がある一方、AI performance on a set of Ph.D.-level science questionsではほとんど前モデルと変わらなくGemini 3 proに及ばないという評価もあります。
生成ＡＩに「GPT-5.2」の評価・評判について調査させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
2025年12月11日GPT-5.2 が登場
https://openai.com/ja-JP/index/introducing-gpt-5-2/
 
 
The Arrival of GPT-5.2
OpenAI released its latest large language model, “GPT-5.2,” on December 11, 2025. GPT-5.2 has been highly evaluated for its significant performance improvements across a wide range of areas, including long-context understanding, professional knowledge-work tasks, and coding capabilities. In particular, its practicality for enterprise use has been strongly emphasized.
In benchmark evaluations, GPT-5.2 has received high ratings, surpassing Gemini Deep Think on the ARC-AGI-2 Leaderboard. On the other hand, in assessments of AI performance on a set of Ph.D.-level science questions, some evaluations indicate that its performance is almost unchanged from the previous model and does not reach the level of Gemini 3 Pro.
Ｉ asked a generative AI to investigate the evaluations and public reception of GPT-5.2, and then used NotebookLM to turn the results into infographics and presentation slides.
Please note that the findings produced by the generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies, so please review them with this in mind.

デロイトは、2025年12月8日、「日本の知財金融の推進に向けた施策の提案　米国と中国の事例を参考にして」を発表し、2026年5月から事業性融資の推進等に関する法律が施行され、知的財産など無形資産を含む新たな資金調達手段である企業価値担保権によって、中小企業やスタートアップの支援を目的とした知財金融の推進が図られている中、知財金融において日本よりも先進している米国・中国の事例をもとに、日本が今後取り組むべき施策の方向性を提示しました。
知財金融とは、企業の知的財産（特許、商標など）に着目して融資を行う取り組みであり、無形資産へと価値の中心が移行する中で中小企業やスタートアップの資金調達手段として重要性が増しています。しかし、日本では知財の評価・管理負担や貸倒リスクの高さが普及の障壁となっており、融資元の負担軽減やリスク分散を目的とした制度整備の必要性が指摘されています。結論として、海外事例を踏まえ、評価・管理サービスへの補助金提供や、貸倒リスクを補填する仕組みの構築が、日本の知財金融普及に有効であると提言されています。
生成AIに、日本の知財金融に関して深掘りさせたうえで、デロイトの提案について評価させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
日本の知財金融の推進に向けた施策の提案　米国と中国の事例を参考にして
https://www.deloitte.com/jp/ja/services/consulting/perspectives/intellectual-property-finance-japan.html
 
 
Deloitte’s “Policy Proposals for Promoting IP Finance in Japan”
On December 8, 2025, Deloitte released a report titled “Policy Proposals for Promoting IP Finance in Japan: Learning from the U.S. and Chinese Cases.” With the Act on the Promotion of Business-Based Lending scheduled to take effect in May 2026, Japan is aiming to advance IP finance as a means of supporting SMEs and startups through new financing mechanisms such as enterprise-value security interests, which include intangible assets such as intellectual property. In this context, the report outlines policy directions Japan should pursue, drawing on examples from the United States and China, which are more advanced in the field of IP finance.
IP finance refers to lending practices that focus on a company’s intellectual property—such as patents and trademarks—as collateral or as a basis for assessing creditworthiness. As corporate value increasingly shifts toward intangible assets, IP finance is becoming a more important funding option for SMEs and startups. However, in Japan, factors such as the burden of IP valuation and management, as well as the high risk of loan defaults, have hindered widespread adoption. The report therefore highlights the need for institutional arrangements that reduce lenders’ operational burden and diversify risk. Based on overseas cases, it concludes that providing subsidies for valuation and management services and establishing mechanisms to compensate for credit losses would be effective measures for expanding IP finance in Japan.
Generative AI was used to conduct an in-depth analysis of Japan’s IP finance landscape and to evaluate Deloitte’s proposals. The findings were then transformed into infographics and slide materials via NotebookLM.
Please note that the research and analysis performed by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual circumstances. The results may also include inaccuracies, so please review them with this in mind.

2025年12月8日『Integral AI、世界初の「AGI対応モデル」を発表。』という衝撃的なニュースがありました。AGIは、早くても2027年、遅ければ2030年代後半と言われていましたので、本当？というのが直観です。
生成AIにこの発表への反響・評判などを調べさせ、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
「Integral AI、世界初の「AGI対応モデル」を発表。12月8日に渋谷で関連ブリーフィングを開催
Google出身・生成AIのパイオニアであるジャド・タリフィ博士とニマ・アスガーベイギ率いるチームが、世界初のAGI対応モデルを体験できるインタラクティブ・サンドボックスを開発
Integral AI, Inc.
2025年12月8日 08時30分
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000172156.html
 
 
The World’s First “AGI-Ready Model”?
On December 8, 2025, the startling news broke: “Integral AI Announces the World’s First ‘AGI-Ready Model.’”
Since AGI has generally been expected to emerge no earlier than 2027—and perhaps not until the late 2030s—my immediate reaction was, “Is this real?”
I had a generative AI system investigate the reactions and public sentiment surrounding this announcement, and then compiled the findings into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by the generative AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily represent the actual situation and may contain inaccuracies. Kindly review them with this in mind.

2025年11月17日に開催された産業構造審議会 知的財産分科会 特許制度小委員会 第18回 審査基準専門委員会ワーキンググループの会議では、主要な議題として、AI関連発明の審査に関する最近の取り組みが報告され、審査基準の改訂を予定している四つの重要事項が挙げられました。
特に「除くクレーム」とする補正の考え方については、その濫用や審査における予見性の問題が指摘されており、進歩性、新規事項の追加、および明確性要件の観点から、審査基準の明確化を図る具体的な方向性が議論されました。
議事録も公表されましたので、関連資料と共にNotebookLMにアップロードし、これをソースとして、レポート、インフォグラフィック、スライド資料を作成させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
産業構造審議会 知的財産分科会 特許制度小委員会
第18回 審査基準専門委員会ワーキンググループ
議事要旨
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/kijun_wg/18-gijiyoushi.html
 
産業構造審議会知的財産分科会
特許制度小委員会第18回審査基準専門委員会
ワーキンググループ速記録
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/kijun_wg/document/index/18_gijiroku.pdf
 
Concept of Amendments Using “Exclusion Claims”
At the 18th meeting of the Examination Standards Expert Working Group of the Patent System Subcommittee, Intellectual Property Committee, Industrial Structure Council—held on November 17, 2025—the latest initiatives on the examination of AI-related inventions were reported as a major agenda item. Four important issues were presented for which revisions to the Examination Guidelines are scheduled.
In particular, regarding the concept of amendments employing “exclusion claims,” concerns were raised about potential misuse and issues of predictability in examination. The discussion focused on specific directions for clarifying the Examination Guidelines from the perspectives of inventive step, addition of new matter, and the clarity requirement.
Since the meeting minutes have also been published, I uploaded them together with related materials to NotebookLM, and used these as sources to generate a report, infographic, and slide materials.
Please note that the research and analysis results produced by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual circumstances; they may also include inaccuracies. Please review them with this in mind.

2025年12月8日付け日経ビジネス電子版「『フィジカルAI』を特許分析　お家芸ロボティクスで4位に沈む日本」を読みました。
「フィジカルAI 」はAIとロボティクスの融合であり、かつて日本は先行していたが、現在の勢いは商業化の米国、政府主導の中国であるというものです。
フィジカルAI における日本の勝ち筋を生成AI（Deep Research）に調査させまとめさせました。報告内容をNotebookLMでインフォグラフィックとスライド資料にしました。これらの報告書等をGemini 3 Deep Thinkに読ませ、問題点を指摘させました。生成AIのDeep Researchはよくまとまっているものの、何かしっくりこない感覚だったのが、Gemini 3 Deep Thinkの指摘でかなりすっきりしました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
「『フィジカルAI』を特許分析　お家芸ロボティクスで4位に沈む日本」
https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00589/120100014/
 
 
Japan’s Winning Strategy in Physical AI
I read the December 8, 2025 Nikkei Business online article titled “Patent Analysis of ‘Physical AI’: Japan Falls to Fourth Place Despite Its Traditional Strength in Robotics.”
“Physical AI” refers to the fusion of AI and robotics. While Japan once led this field, the current momentum lies with the U.S., which excels in commercialization, and China, where government-driven initiatives are accelerating progress.
I asked a generative AI (Deep Research) to investigate what Japan’s winning strategy in Physical AI might be and had it compile the findings. I then used NotebookLM to turn the report into an infographic and slide deck. After that, I had Gemini 3 Deep Think review these materials and point out issues. Although the Deep Research analysis was well-organized, something felt slightly off—but Gemini 3 Deep Think’s comments clarified those concerns considerably.
Please note that the investigation and analysis by generative AI are based solely on publicly available information. They may not necessarily reflect actual conditions and could include inaccuracies. Kindly keep this in mind as you review the materials.

2025国際ロボット展が開催され話題になっていましたので、フィジカルAI、AI人型ロボットなどAI活用ロボットの最先端について生成AIに調べさせました。報告内容をNotebookLMでインフォグラフィックとスライド資料にしました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
中国が「圧倒的に先進的」 AIで競争激化のヒト型ロボット 日中で緊張続くも「ロボット展」には中国企業80社以上【サンデーモーニング】| TBS NEWS DIG
https://www.youtube.com/watch?v=_YpAPaowlYM
 
2025国際ロボット展
https://irex.nikkan.co.jp/
 
AIが変えるロボットの世界 ヒューマノイドが存在感「国際ロボット展」過去最多出展
https://journal.meti.go.jp/p/43016/
 
国際ロボット展で高まる「フィジカルAI」熱　ヒューマノイドと産業用ロボットの知能化が急加速
https://robotstart.info/article/2025/12/05/381472.html
 
国際ロボット展からフィジカルAIの現在地をレポートします
https://www.youtube.com/watch?v=Fhk8xE0WGvU
 
【驚異的進化スピード】ヒューマノイド・ロボットの進化は、臨界点を突破しました。
https://www.youtube.com/watch?v=Lc1vy5m3wHk&t=22s
 
 
The Cutting Edge of AI-Enabled Robotics
Since the 2025 International Robot Exhibition attracted significant attention, I asked a generative AI system to investigate the latest developments in AI-enabled robots, including physical AI and AI-powered humanoid robots. The findings were then compiled into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the investigation and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions; the results may also contain inaccuracies. Please keep this in mind when reviewing the materials.

NTTドコモビジネス（旧NTTコミュニケーションズ）が2025年6月に提供を開始した「知財文書作成エージェント」は、日本語に特化した軽量な独自の大規模言語モデル（LLM）「tsuzumi」を核としており、特許実務に必要な複雑な言語構造や専門知識に高度に適応しています。本エージェントは、発明の発掘から先行技術の検索、特許請求の範囲の構造化、明細書のドラフト生成に至る一連のプロセスを支援し、知財担当者が戦略的な業務に集中できるよう工数削減を目指しています。特に、未公開の発明情報という機密性の高いデータを保護するため、NTTの閉域網インフラ上での運用や入力データの学習再利用を防ぐといった強固なセキュリティ対策が、大企業にとっての導入誘因となっています。これは完全自動化ではなく、人間の判断を必須とするハイブリッドな協働モデルを確立しており、知財業界の労働力不足解消とDX推進に貢献する本命ソリューションとして市場で注目されています。
この「知財文書作成エージェント」について生成AIに調べさせ、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
NTTドコモビジネス、AIエージェントで面倒な特許明細書の作成自動化
2025.12.08
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03393/120300005/
 
 
NTT Docomo Business’s IP Document Drafting Agent
The “IP Document Drafting Agent,” launched in June 2025 by NTT Docomo Business (formerly NTT Communications), is built around tsuzumi, a lightweight proprietary large language model (LLM) optimized specifically for Japanese. The model is highly adapted to the complex linguistic structures and domain-specific expertise required for patent practice. This agent supports the entire workflow—from invention extraction, prior art searching, and structuring of patent claims to drafting full specifications—reducing work hours so that IP professionals can focus on strategic tasks.
In particular, because confidential, unpublished invention information must be handled securely, the service’s design incorporates strong security measures that have become a major driver for adoption by large enterprises. These include operation within NTT’s closed network infrastructure and mechanisms that prevent input data from being reused for model training. Rather than aiming for full automation, the system establishes a hybrid collaboration model that requires human judgment, positioning it as a leading solution for addressing workforce shortages in the IP field and advancing digital transformation (DX).
I had a generative AI investigate this “IP Document Drafting Agent,” and then used NotebookLM to generate infographics and slide materials from the findings.
Please note that the investigation and analysis performed by the generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual circumstances; inaccuracies may also be included. Please review with this in mind.

Gemini 3 Deep Thinkの技術的特長は、複数の思考経路を同時に展開する高度な並列思考と、特許や科学的発見を支援する強靭な推論能力にあり、Humanity's Last Exam（HLE）などの難関ベンチマークで高いスコアを達成しています。
画期的な発明を生み出すためのGemini 3 Deep Think活用法について、生成AIに調査報告させ、NotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料を作成させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
How to Use Gemini 3 Deep Think to Generate Groundbreaking Inventions
The key technical features of Gemini 3 Deep Think lie in its highly advanced parallel reasoning, which can explore multiple chains of thought simultaneously, and its robust inference capabilities that support patents and scientific discoveries. It has achieved high scores on challenging benchmarks such as Humanity’s Last Exam (HLE).
I had a generative AI investigate and report on how to leverage Gemini 3 Deep Think to create groundbreaking inventions, and then used NotebookLM to turn that report into infographics and slide materials.
Please note that the research and analysis results produced by generative AI are based solely on publicly available information, and they do not necessarily reflect actual conditions and may contain inaccuracies. Keep this in mind when reviewing the materials.

OpenAIやソフトバンクは、AGI（人間の知能を超える人工知能）の進化を以下の5つのレベルで分類しています。
１．人間のような会話能力
２．複数の科目で博士号レベルの知能
３．エージェントとしての機能
４．AI自体による発明
５．AI同士の組織的活動
各レベルについて、具体的な例を挙げながら説明を行っています。例えば、レベル1では、AIが人間と区別がつかないほど自然な会話ができるようになると予測。レベル2では、AIが複数の専門分野で人間の専門家を超える知識と理解力を持つようになると述べました。レベル3のエージェントとしての機能では、AIが人間の代理として様々なタスクを遂行できるようになると予想。レベル4では、AIが独自に新しい発明や発見を行い、科学技術の進歩を加速させる可能性を示唆しました。最後のレベル5では、複数のAIが協調して組織的に活動し、人間社会と並行して独自の「AI社会」を形成する可能性まで言及しました。
 
2025年11月にリリースされたGemini 3 proは、技術的に見ると、レベル4の「AI自体による発明」段階と判断してよいように思えましたが、まだだったようです。2025年12月4日にリリースされたGemini 3 Deep Thinkは、技術的に見ると、レベル4の「AI自体による発明」段階と判断してよいでしょうか？
本件について生成AIに調べさせ、NotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料を作成させました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
Is Gemini 3 Deep Think Already at Level 4 (AI-Driven Autonomous Invention)?
OpenAI and SoftBank classify the evolution of AGI (artificial intelligence surpassing human intelligence) into the following five levels:

1. Human-like conversational ability
2. Doctorate-level intelligence across multiple disciplines
3. Functioning as an autonomous agent
4. AI-driven autonomous invention
5. Organizational-level collaboration among AIs

They provide explanations for each level with concrete examples. For instance, at Level 1, AI is expected to achieve natural conversation indistinguishable from that of humans. At Level 2, AI is described as gaining knowledge and understanding that surpass human experts across multiple specialized fields. At Level 3, functioning as an agent, AI is anticipated to perform various tasks on behalf of humans. At Level 4, it is suggested that AI may independently generate new inventions and discoveries, accelerating scientific and technological progress. Finally, Level 5 envisions the possibility of multiple AIs coordinating to operate organizationally, forming an independent “AI society” that coexists alongside human society.
From a technical perspective, Gemini 3 Pro, released in November 2025, initially seemed to have reached Level 4 (“AI-driven autonomous invention”), but it now appears that it had not fully achieved this stage.
With the release of Gemini 3 Deep Think on December 4, 2025, is it reasonable to regard this model as having reached Level 4 (“AI-driven autonomous invention”) from a technical standpoint?
I asked a generative AI system to investigate this topic, and had NotebookLM create an infographic and slide materials based on the findings.
Please note that the investigation and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, so please review them with these limitations in mind.
 

2025年12月4日、Gemini 3 Deep Think が利用できるようになりました。
Gemini 3 Proは知財業務に大きな効率化と高度化をもたらしました。特許先行技術調査や明細書作成、翻訳、契約レビューといった業務で、マルチモーダル理解・大容量コンテキスト処理・高い推論力による質と速度の飛躍的向上が実現しています。しかしPro版にも限界が残り、複雑な法的論理の構築や長文脈での一貫性維持、ハルシネーション（根拠なき出力）のリスクといった課題が指摘されていまし。
Gemini 3 Deep ThinkはGemini 3の「最先端の推論モード」であり、内部で思考の連鎖（Chain of Thought）を巡らせ複数の仮説を並行検討することで、これまで以上に複雑な問題を解決できます。
生成AIに、Gemini 3 ProとDeep Thinkの技術的違いを整理し、Pro版が知財業務にもたらした変革とその時点での限界、Deep Thinkによって各種知財業務（先行技術・無効資料調査、権利侵害分析、FTO調査、審査対応、知財戦略立案・R&D支援）がどのように深化・自動化されると予測されるかを考察させました。そして、この生成AI報告内容をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にまとめさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
A Revolution in IP Operations: From Gemini 3 Pro to Gemini 3 Deep Think
On December 4, 2025, Gemini 3 Deep Think became available.
Gemini 3 Pro has already brought significant efficiency and sophistication to IP operations. In tasks such as prior art searches, patent specification drafting, translation, and contract review, its multimodal understanding, large-context processing, and strong reasoning capabilities have enabled dramatic improvements in both quality and speed.
However, limitations remained even in the Pro version—particularly in constructing complex legal logic, maintaining consistency across very long contexts, and mitigating the risk of hallucinations (ungrounded outputs).
Gemini 3 Deep Think is the “cutting-edge reasoning mode” of Gemini 3. By internally generating chains of thought and evaluating multiple hypotheses in parallel, it can solve problems of far greater complexity than before.
I asked generative AI to (1) organize the technical differences between Gemini 3 Pro and Deep Think, (2) analyze the transformation that the Pro version brought to IP workflows and the limitations that remained at that stage, and (3) consider how Deep Think is expected to further deepen and automate various IP tasks—including prior art and invalidation searches, infringement analysis, FTO assessments, office-action responses, IP strategy formulation, and R&D support.
The results were then summarized into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the analysis by the generative AI is based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. It may also contain inaccuracies. Kindly review it with this in mind.

2025年12月4日、Gemini 3 Deep Think がGoogle AI Ultra サブスクリプションメンバーがGemini アプリで利用できるようになりました。
「Gemini 3 Deep Think」の最大の技術的ブレイクスルーは、従来の逐次的な思考の連鎖（CoT）から脱却し、複数の仮説を同時に検証・統合する大規模並列推論（システム2思考）をアーキテクチャの核として実装した点です。この構造的転換の結果、本モデルは、Humanity's Last Examや汎化能力を測るARC-AGI-2といった最難関ベンチマークにおいて、GPT-5やClaude 4.5といった既存モデルのスコアを圧倒的に凌駕しました。
技術的には、効率化された論理パス単位の混合専門家（MoE）構造、外部ツールやコード実行とのシームレスな統合、およびマルチモーダル推論能力の深化が、その高い精度を支えています。さらに、応答の速さ（Fastモード）と推論の深さ（Deep Thinkモード）を柔軟に切り替えられる実用性の高さや、APIエコシステムへの組み込みやすさが強調され、AI開発の潮流を「速さ」から「深さ」へと転換させたと結論づけられています。この構造的な優位性により、Deep Thinkは「推論モデル」の新しい標準を確立し、競合製品を陳腐化させたという評価がされています。
この内容を生成AIに調べさせました。そして、この生成AI報告内容をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にまとめさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
Gemini 3 Deep Think is now available in the Gemini app.　 Dec 04, 2025
https://blog.google/products/gemini/gemini-3-deep-think/
 
Gemini 3 Deep Thinkが他の推論モデルを時代遅れにした理由　
https://apidog.com/jp/blog/gemini-3-deep-think-jp/
 
 
The Arrival of “Gemini 3 Deep Think”
On December 4, 2025, Gemini 3 Deep Think became available in the Gemini app for Google AI Ultra subscription members.
The greatest technical breakthrough of Gemini 3 Deep Think is that, instead of relying on conventional sequential chains of thought (CoT), it implements large-scale parallel reasoning (System-2 thinking) as its core architecture—allowing multiple hypotheses to be evaluated and integrated simultaneously. As a result of this structural shift, the model has achieved overwhelmingly superior scores on the most challenging benchmarks, such as Humanity’s Last Exam and ARC-AGI-2, far surpassing existing models like GPT-5 and Claude 4.5.
Technically, its high accuracy is supported by an optimized logic-path-level Mixture-of-Experts (MoE) structure, seamless integration with external tools and code execution, and further enhancements in multimodal reasoning capabilities. In addition, the model offers exceptional practicality by allowing users to flexibly switch between fast response mode (“Fast”) and deep-reasoning mode (“Deep Think”). Its easy integration into API ecosystems has also been emphasized, leading to the conclusion that the current trend in AI development is shifting from mere “speed” to true “depth.”
Due to this structural advantage, Deep Think is regarded as having established a new standard for reasoning models, rendering competing products obsolete.
I had a generative AI system investigate this topic, and the resulting report was compiled into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the analysis and findings produced by the generative AI are based solely on publicly available information and may not accurately represent actual circumstances; inaccuracies may also be included. Please review the content with this in mind.

2025年12月5日、AIスタートアップであるPoetiq AIは、汎用人工知能（AGI）の進捗を測る最も厳格なベンチマークの一つであるARC-AGI-2において、ARC Prize財団によって公式に検証された結果が従来の最高記録を大幅に更新する54%というスコアだったと発表しました。（11月に発表されていた自社テスト結果では60%を超えていましたが、公式検証ではやはり数パーセント落ちていました。とはいえ、画期的なスコアです。）
Poetiqの成功は、既存の大規模言語モデル（LLM）の外部に「Mind Evolution」（精神の進化）メタシステムを構築し、進化アルゴリズムを用いて推論プロセスを動的に改良する、新しい推論パラダイムに基づいています。このアプローチにより、同社はGoogleのGemini 3 Deep Thinkなどの競合システムを凌駕しつつ、タスクあたりの実行コストを競合の半分以下（約30.57ドル）に削減し、性能と効率の両立を実証しました。
この内容を生成AIに調べさせました。そして、この生成AI報告内容をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にまとめさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
Poetiq Shatters ARC-AGI-2 State of the Art at Half the Cost
We are proud to confirm that our system has officially outperformed existing methods, establishing a new state-of-the-art by a significant margin.
December 5, 2025
https://poetiq.ai/posts/arcagi_verified/
 
 
Poetiq’s ARC-AGI-2 Record Officially Verified
On December 5, 2025, AI startup Poetiq AI announced that the results officially verified by the ARC Prize Foundation for ARC-AGI-2—one of the most rigorous benchmarks for measuring progress toward artificial general intelligence (AGI)—showed a score of 54%, dramatically surpassing the previous record. (Although the company’s internally released test results in November exceeded 60%, the official verification showed a drop of several percentage points. Even so, it is a groundbreaking score.)
Poetiq’s breakthrough is based on a new reasoning paradigm in which a “Mind Evolution” meta-system is built outside existing large language models (LLMs). This framework dynamically improves reasoning processes using evolutionary algorithms. Through this approach, the company has demonstrated both superior performance—outperforming competitors such as Google’s Gemini 3 Deep Think—and significantly higher efficiency, reducing per-task execution costs to less than half those of competing systems (approximately $30.57).
I had a generative AI system investigate this topic, and the resulting report was compiled into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the analysis and findings produced by the generative AI are based solely on publicly available information and may not accurately represent actual circumstances; inaccuracies may also be included. Please review the content with this in mind.